Python 기초 2 - Collection

리스트 & 튜플(List & Tuple)

- 복수 개의 값을 담을 수 있는 데이터 구조

• list : mutable (생성 후 변경 가능)
• tuple : immutable (생성 후 변경 불가능)

list

리스트 초기화

• [] 안에 값을 담아서 생성
• list() 함수로 생성
• string.split() 함수로 생성

list()

• 다른 데이터 타입을 리스트로 변환할 때도 사용
• string > list, tuple > list
• list(value) 형식으로 사용

# string to list
>>> a = 'Hello World'
>>> b = list(a)
>>> print(b)
['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'W', 'o', 'r', 'l', 'd']

# tuple to list
>>> a = (1, 2, 3)
>>> b = list(a)
>>> print(b)
[1, 2, 3]

split()

• 구분자로 구분한 후 리스트로 반환
• 구분자(delimiter)
  : optional
  : 미지정 시 기본값인 빈칸 띄어쓰기 적용

>>> a = 'Hello world, nice to meet you'
>>> print(a.split())
['Hello', 'world,', 'nice', 'to', 'meet', 'you']
>>> print(a.split(','))
['Hello world', ' nice to meet you']

리스트 인덱싱(list indexing)

• 문자열의 인덱싱과 동일하게 동작
• [] 연산자를 이용하여 항목 얻어오기
  • [i] : i 번째 원소를 반환
  • [-i] : 마지막 원소가 -1, 앞으로 갈 때마다 1씩 감소

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[2]
3
>>> a[4]
5
>>> a[-1]
5

리스트 개별 아이템 변경

• 인덱스로 접근하여 값 업데이트 가능
• string, tuple과 같은 immutable 타입은 적용 불가

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a[0] = 100
>>> a[-1] = 90
>>> print(a)
[100, 2, 3, 4, 90]

리스트 슬라이싱(list slicing)

• 문자열 슬라이싱과 동일하게 동작
• 슬라이싱의 결과 역시 list
• [start:end:increment]
  • start : 시작 인덱스
  • end : 끝 인덱스, 해당 인덱스의 원소는 제외
  • increment : 증가 단위. 기본값은 1

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> a[1:4]
[2, 3, 4]
>>> a[3:]
[4, 5, 6, 7]
>>> a[:6]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a[1:6:1]
[2, 3, 4, 5, 6]
>>> a[1:6:2]
[2, 4, 6]

리스트 멤버 함수

• 생성된 리스트 객체에 동작하는 함수

extend()

• 리스트 연장
• += 으로도 가능

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [6, 7, 8, 9, 10]
>>> a.extend(b)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [6, 7, 8, 9, 10]
>>> a += b
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

append()

• 리스트의 끝에 항목 추가

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.append(10)
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4, 5, 10]

insert()

• 리스트의 원하는 위치에 항목 추가
• list.insert(index, object) : 앞에 인덱스, 뒤에 아이템을 명시

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.insert(1, 40)
>>> print(a)
[1, 40, 2, 3, 4, 5]

remove()

• 지정한 값의 첫 번째 항목 삭제
• 리스트에 해당 값이 없을 경우 오류 발생

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 3]
>>> a.remove(3)
>>> print(a)
[1, 2, 4, 5, 3]

pop()

• 인덱스로 삭제. 인덱스 미지정 시 마지막 항목 삭제
• 삭제하는 값을 반환 후 삭제 처리

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.pop()
5
>>> print(a)
[1, 2, 3, 4]

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = a.pop(2)
>>> print(b, a)
3 [1, 2, 4, 5]

index()

• 찾고자 하는 값의 인덱스 반환
• 찾는 값이 없을 경우 오류 발생

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.index(3)
2

in 키워드

• 리스트 내에 해당 값의 존재 여부 반환(True/False)
• value in [list] 형식으로 사용

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> print(3 in a)
True
>>> print(10 in a)
False

리스트 정렬

sort()

• 리스트 자체를 내부적으로 정렬
• 정렬 순저 지정 : reverse로 지정. 기본값 False

>>> a = [5, 2, 9, 6, 8, 11, 56]
>>> a.sort()
>>> print(a)
[2, 5, 6, 8, 9, 11, 56]
>>> a.sort(reverse=True)
>>> print(a)
[56, 11, 9, 8, 6, 5, 2]

sorted()

• 리스트의 정렬된 복사본을 반환

>>> a = [5, 2, 9, 6, 8, 11, 56]
>>> b = sorted(a)
>>> print(a)
[5, 2, 9, 6, 8, 11, 56]
>>> print(b)
[2, 5, 6, 8, 9, 11, 56]

tuple

• 리스트처럼 복수 개의 값을 갖는 컬렉션 타입
• 생성된 후 변경 불가능

>>> a = (1, 2, 3)
>>> print(a)
(1, 2, 3)

>>> a = 100, 200
>>> print(a)
(100, 200)

tuple unpacking

• 튜플의 값을 차례대로 변수에 대입 가능 : 다수의 변수를 하나의 라인에 초기화 가능

>>> a, b, c, d = 100, 200, 300, 400
>>> print(a, b, c, d)
100 200 300 400

# a, b의 값 교환
>>> a = 5
>>> b = 4
>>> a, b = b, a  # 튜플 사용으로 값 변환
>>> print(a, b)
4 5

Dictionary

• 키 & 값을 갖는 데이터 구조
  : { key : value, ...} 구조
• 키 : 내부적으로 hash 값으로 저장 >> 키 중복 불가
• 순서 없음(Unordered) > 인덱스가 없음

>>> a = {'Korea':'Seoul', 'Canada':'Ottawa', 'USA':'Washinton D.C'}
>>> print(type(a))
<class 'dict'>
>>> print(a)
{'Korea': 'Seoul', 'Canada': 'Ottawa', 'USA': 'Washinton D.C'}
>>> print(a['Korea'])
Seoul
>>> b = {0:1, 3:7, 4:10, 8:2}
>>> print(type(b))
<class 'dict'>
>>> print(b)
{0: 1, 3: 7, 4: 10, 8: 2}
>>> print(b[0])
1
>>> print(b[2])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 2

값 접근 (value access)

• dict[key] : key가 없는 경우 오류 발생
• dict.get(key) : key가 없는 경우 None 반환

>>> a = {'a':1, 'b':4, 'c':8}
>>> a['a']
1
>>> a['d']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'd'

>>> print(a.get('d'))
None

>>> if 'd' in a:
...     print(a['d'])

keys, values 접근

• keys() : 키만 반환
• values() : 값만 반환
• items() : 키 & 값 튜플 반환

>>> a = {'a':1, 'b':4, 'c':8}

>>> print(a.keys())
dict_keys(['a', 'b', 'c'])
>>> print(list(a.keys()))
['a', 'b', 'c']

>>> print(a.values())
dict_values([1, 4, 8])
>>> print(list(a.values()))
[1, 4, 8]

>>> print(a.items())
dict_items([('a', 1), ('b', 4), ('c', 8)])
>>> print(list(a.items()))
[('a', 1), ('b', 4), ('c', 8)]

항목 추가 및 변경

• 기존 키 존재 : 값 업데이트
• 신규 키 : 새로운 키 & 값 생성

>>> a = {'Korea':'Seoul', 'Canada':'Ottawa', 'USA':'Washinton D.C'}
# 신규 생성
>>> a['Japan'] = 'Tokyo'
>>> print(a)
{'Korea': 'Seoul', 'Canada': 'Ottawa', 'USA': 'Washinton D.C', 'Japan': 'Tokyo'}

# 업데이트
>>> a['Japan'] = 'Kyoto'
>>> print(a)
{'Korea': 'Seoul', 'Canada': 'Ottawa', 'USA': 'Washinton D.C', 'Japan': 'Kyoto'}

update()

• 두 딕셔너리를 병합
• dict.update(parameter) 형식으로 사용
• 동일 키가 있을 경우 parameter dict의 값으로 overwrite

>>> a = {'a':1, 'b':4, 'c':8}
>>> b = {'a':10, 'd':2, 'e':9}
>>> a.update(b)
>>> print(a)
{'a': 10, 'b': 4, 'c': 8, 'd': 2, 'e': 9}  ## b dict의 a key의 값으로 overwrite됨

key 삭제

pop 함수 이용

• pop(키) 형식으로 삭제
• 해당 키의 값 반환 후 삭제

del 키워드 사용

• del 변수명 : 변수 자체를 삭제
• del 변수명[키] : 해당 키 & 값 삭제

>>> a = {'a':1, 'b':4, 'c':8}
>>> print(a)
{'a': 1, 'b': 4, 'c': 8}
>>> a.pop('a')
1
>>> print(a)
{'b': 4, 'c': 8}
>>> del a['b']
>>> print(a)
{'c': 8}

clear()

• 해당 dict를 초기화할 때 사용
• dict.clear() 형식

>>> a = {'a':1, 'b':4, 'c':8}
>>> print(a)
{'a': 1, 'b': 4, 'c': 8}
>>> a.clear()
>>> print(a)
{}

in 키워드

• 딕셔너리 내에 해당 키의 존재여부 확인
• O(1) 연산
  • 딕셔너리의 크기와 무관하게 항상 연산 속도가 일정함을 의미
  • 리스트의 경우 in 키워드 사용 시 리스트의 전체 값을 서칭하므로 사이즈에 따라 연산 속도 좌우됨

>>> a = {'a':1, 'b':4, 'c':8}
>>> 'b' in a
True
>>> 1 in a  # 1 이라는 키가 a에 없으므로 False 반환
False
>>> b = [0, 1, 3, 4, 6, 7, 9]
>>> 2 in b
False

Set (집합 자료형)

• Dictionary에서 key만 활용하는 데이터 개념
  : {value, ....} 구조
• 수학의 집합과 동일한 개념
  • 중복 불가 > index가 없음
  • 순서 없음(Unordered)

>>> a = {1, 1, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8}
>>> print(type(a))
<class 'set'>
>>> print(a)  # 중복 값이 제거된 set으로 생성됨
{1, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

set()

• set 함수 초기화 : {}로 생성 시 Dictionary로 생성됨
• 집합으로 변환 : set(object) 형식으로 변환

# 집합 초기화
>>> a = {}
>>> print(type(a))
<class 'dict'>

>>> a = set()
>>> print(type(a))
<class 'set'>

# 집합으로 변환
>>> a = [1, 1, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8]
>>> b = set(a)
>>> print(a)
[1, 1, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8]
>>> print(b)
{1, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

set operations

• 수학의 연산과 동일
• 합집합, 교집합, 차집합 등 지원
  • a.union(b) : 합집합
  • a.intersection(b) : 교집합
  • a.difference(b) : 차집합
  • a.issubset(b) : 부분집합 여부

>>> a = {1, 2}
>>> b = {2, 3, 4}
>>> c = {2, 4}
>>> print(a.union(b))  # 합집합
{1, 2, 3, 4}
>>> print(a.intersection(b))  # 교집합
{2}
>>> print(a.difference(b))  # 차집합
{1}

# 부분집합 여부
>>> print(a.issubset(b))
False
>>> print(c.issubset(b))
True